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摘要:
针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。
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文献信息
篇名 核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 直觉模糊聚类 核空间 局部信息
年,卷(期) 2016,(19) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 171-178
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 6057字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1602-0205
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴成茂 西安邮电大学电子工程学院 198 1556 18.0 31.0
2 杜朵朵 西安邮电大学电子工程学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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直觉模糊聚类
核空间
局部信息
研究起点
研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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